Desarrollo y aplicación de una nueva técnica de análisis del hábitat tumoral basada en modelos dinámicos

Área de la Ciencia:

• Radiómica y modelado matemático en oncología.
• Análisis avanzado de imágenes para la heterogeneidad del cáncer.

Sus antecedentes:

• La respuesta al tratamiento del cáncer de orofaringe (OPC) varía, lo que hace que los resultados sean difíciles de predecir.
• La heterogeneidad espacial del tumor afecta la resistencia al tratamiento y la progresión de la enfermedad.
• Las nuevas técnicas de modelado pueden analizar la heterogeneidad del tumor para una mejor predicción de resultados.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el vínculo entre los cambios en la heterogeneidad espacial del tumor y la resistencia a la quimiorradiación en la OPC.
• Utilizar un nuevo análisis del hábitat tumoral para predecir los resultados del tratamiento con OPC.

Principales métodos:

• Un modelo matemático (dinámica de Fokker-Planck) analizó la dinámica del tiempo del tumor a partir de 18 imágenes de SUV F-FDG-PET (n = 56).
• El clustering de medios difusos identificó hábitats tumorales distintos basados en la dinámica del tiempo a nivel de voxel.
• Las características de la textura radiómica específicas del hábitat se extrajeron y analizaron utilizando modelos de riesgos proporcionales de Cox para construir una puntuación de riesgo.

Principales resultados:

• El análisis dinámico del hábitat tumoral reveló tres subregiones espaciales distintas con tasas de respuesta diferentes.
• Nueve características de textura radiómica y SUVmax fueron pronósticamente significativas.
• La puntuación de riesgo derivada mostró una asociación significativa con la supervivencia libre de recurrencia (SFR) (p=0,032).

Conclusiones:

• Un nuevo algoritmo identificó de manera robusta los hábitats espaciales en los tumores de OPC a partir de imágenes de SUV.
• Las características radiómicas específicas del hábitat demostraron patrones de expresión distintos.
• La puntuación de riesgo desarrollada, basada en hábitats dinámicos, tiene un valor pronóstico para el OPC.